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Academic year: 2021

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(1)

セフンフリッシにおける

高い勝率を得るめのフレインクとは

11−1−037ー0071 近畿大学理工学部情報学科 情報論理研究室 松村幸俊

(2)

目次

研究の背景

セブンブリッジのルール

戦略概要

結果・考察

結論と今後の課題

(3)

研究の背景

本研究で題材にしているセブンブリッジや麻雀等は

“有限不確定非完全情報ケーム”と呼ばれる。

偶然の要素や、山札等の完全に把握できない要素等 があるため必勝法が存在しない。

そのためケームを有利に進めるには、自分が把握で きる情報を用いて最善手を判断する必要がある。

本研究ではセブンブリッジを有利に進めることが出 来る基本的な戦略を追求する。

(4)

研究の背景

有限不確定非完全情報ケーム

麻雀・大富豪・セブンブリッジ etc...

必勝手が存在しない

偶然の要素や完全に把握できない要素があるため

→どうすれば高い勝率を得ることが出来るか?

(5)

セブンブリッジのルール

ルールの概要

鳴き

メルド

点計算

(6)

ルールの概要

トランプを使用

2〜6人でプレイ

ケーム開始時の手札は7枚

メルド、鳴きを行って手札を減らしていく

誰かの手札が0枚になった時点でラウンド終了

10ラウンド1ケーム

(7)

メルド

3枚以上の同位札、または同スート札で行う

7は1枚でもメルド可能

既にフィールドに出ているグループには1枚で も付け足すことが可能

例)左から同位札、同スート札、7

トランフ 画像フリー素材-無料素材倶楽-

(8)

メルド

付け足しの例

♣5、♦5、♠5が場に出ているので♥5がメルド 可能である

(9)

鳴き

ポン

他のプレイヤーが捨てた札を含め、3枚以上の同位 札で行う

チー

自分の1つ前の手番のプレイヤーが捨てた札を含 め、3枚以上の同スート札で行う

例)手札に♠9、♥9があり他のプレイヤーが♦9を捨てた場合

(10)

点計算

ラウンド終了時の手札に応じて行う

絵札

10点

数札

それぞれの数字通り

1枚につき、点数を2倍

例)左の点数は5+10で15点、

右の点数は(4+1+7)×2で24点

(11)

戦略概要

定石

大きい数字の札は早く使用する

捨札の選択について

すべての戦略で同じものを使用する

本研究で使用した戦略

戦略1:Meld_Heavy

戦略2:Meld_Light

戦略3:Seven_Double

(12)

本研究で使用した戦略

戦略1:Meld_Heavy

可能な限りメルド、鳴きを行う戦略

戦略2:Meld_Light

手札が4枚以下になるように出せるまでは鳴きもメルド も行わない

戦略3:Seven_Double

7は1枚では使用しない

(13)

捨札の選択について

すべての戦略で同じものを使用

選択方法

①1枚で孤立している札

②2枚で同位、同スートになっている札

③3枚以上で同位、同スートになっている札

※上から優先的に行い、同じ種類のものは大きい数字か ら捨てていく

(14)

結果・考察

3つのAIを対戦させた時の順位の回数と最終的 な合計得点

試合数は100ケーム(1000ラウンド)

戦略1 戦略2 戦略3

1位 96 3 1

2位 2 57 41

3位 2 40 58

合計 4694 24336 27008

(15)

結論と今後の課題

結論

いかに手札を早く減らすことが出来るかが重要

他のプレイヤーの行動を阻害するようなプレイング は非常に高度な思考を要する

今後の課題

状況に応じた行動を行えるAIを作成することが課題

手札が配られた時点での作戦の変更

(16)

参考文献

鬼沢武久, 風見覚, 高橋千晴, 不完全情報ケームプレイングシステムの構築-ス タッドポーカー を例にして-, 知能と情報 Vol.15, No.1, pp.127-141, 日本 知能情報ファジイ学会,. (2003),

http://ci.nii.ac.jp/naid/110002690815/

将棋電王戦FINAL,

http://ex.nicovideo.jp/denou/fnal/

津久井祐一, 不完全情報ケームにおける推論, 研究報告ケーム情報学(GI), Vol.2004-GI-11,pp.1-2, 情報処理学会, (2004).

http://id.nii.ac.jp/1001/00058551/

西野順二, 西野哲朗, コンヒュータ大貧民における最良手の推定について, 研 究報告数理モテル 化 と 問 題 解 決 (MPS), Vol.2012-MPS-90, No,4, pp.1-6, 情報処理学会,(2012).

http://id.nii.ac.jp/1001/00083717/

根本佳典, 古宮嘉那子 , 小谷善行, CRFを用いた麻雀の不完全情報推定, ケー ムプログラミングワークショップ 2012 論文集, Vol.2012, No.6, pp.155- 158, 情報処理学会, (2012),

http://id.nii.ac.jp/1001/00091346/

参照

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